La décision d’infrastructure qui a permis à Stable d’arriver plus vite sur le marché

Stable a été conçu pour aider les équipes AWS à mieux comprendre, gérer et réduire leurs coûts infonuagiques à l’échelle des ressources. Mais avant de pouvoir offrir des recommandations, des alertes et une visibilité réellement exploitable, Unicorne devait d’abord trouver une façon fiable de collecter et de structurer les données provenant des environnements clients.

C’est là que CloudQuery est entré en jeu.

Plutôt que de construire une couche de collecte de données sur mesure à partir de zéro, Unicorne a choisi de s’appuyer sur une base déjà éprouvée. Ce choix a permis à l’équipe d’éviter plusieurs mois de développement et de concentrer ses efforts sur ce qui compte vraiment pour les utilisateurs de Stable : une meilleure compréhension des coûts, une visibilité plus fine et une capacité d’action plus rapide.

Aujourd’hui, CloudQuery soutient la synchronisation nocturne des comptes AWS connectés à Stable, en alimentant Amazon S3 pour l’analyse historique et Aurora PostgreSQL pour les requêtes applicatives à faible latence. Cette architecture fournit à Stable l’assise nécessaire pour faire tourner son moteur de recommandations, ses alertes et son interface d’exploration des ressources.

Pour les équipes qui cherchent à mieux maîtriser leurs dépenses AWS, cette rapidité change la donne. Stable existe pour transformer des données éparpillées en décisions concrètes. Et pour y arriver, il fallait d’abord partir sur les bonnes bases.

Consultez l’étude de cas pour découvrir comment une fondation de données bien pensée a contribué à accélérer le lancement de Stable.